## Pemodelan Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Tingkat Kriminalitas di Jawa Timur dengan Analisis Regresi Spasial
Fitri Maria Dona dan Setiawan
Jurusan Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Teknologi Sepuluh November (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Email: setiawan@statistika.its.ac.id
Abstrak − Setiap  penduduk  mempunyai  resiko menjadi korban tindak kriminalitas. Semakin besar resiko  yang  dimiliki  masyarakat  menggambarkan semakin tidak amannya suatu daerah. Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh model yang menjelas- kan  hubungan  antara  tingkat  kriminalitas  atau resiko  penduduk  menjadi  korban  tindak  krimina- litas (crime rate) terhadap faktor-faktor yang mem- pengaruhinya di  Jawa  Timur.  Ada  dua  matriks pembobot yang digunakan yaitu queen contiguiy dan customize, yang masing-masing menghasilkan model Spatial  Error  Model (SEM)  dan  Spatial  Autoregres- sive (SAR). Berdasarkan metodel SEM, ada 2 varia- bel  yang  berpengaruh  signifikan  terhadap  tingkat kriminalitas,  yaitu  variabel  kepadatan  penduduk yang berpengaruh  positif  dan persentase penduduk miskin  yang  berpengaruh  negatif.  Sedangkan dengan  menggunakan  metode  SAR,  ada  3 variabel yang  berpengaruh  signifikan  terhadap  tingkat kriminalitas di Jawa Timur yaitu kepadatan pendu- duk dan Indeks gini yang berpengaruh positif serta PDRB perkapita yang berpengaruh negatif
Kata Kunci − contiguity, customize, Tingkat Krimina- litas.

## I. PENDAHULUAN
ASUS  kriminalitas  akhir-akhir  ini  menjadi  topik hangat  dalam  media  cetak  maupun  media  sosial. Jumlah  kasus  kriminalitas  yang  terjadi  pada  suatu wilayah  dapat  menggambarkan  kesejahteraan  masya- rakatnya akan rasa aman. Jawa Timur merupakan salah satu  provinsi  di  Indonesia  dengan  tingkat  kriminalitas yang tinggi. Jumlah kasus kriminalitas yang dilaporkan ( crime  total )    di  Jawa  Timur  pada  tahun  2013  adalah sebesar  34.260  kasus.  Jumlah  ini  mengalami  pening- katkan 5,67% dibandingkan dengan tahun 2012 [1].
Setiap  penduduk  berisiko  menjadi  korban  tindak kriminalitas.  Semakin  besar  resiko  yang  dimiliki masyarakat  menggambarkan  semakin  tidak  amannya suatu  wilayah.  Resiko  ini  dapat  dinyatakan  dengan sebuah  pengukuran  yang  disebut  tingkat  kriminalitas ( crime  rate ).  Tingkat  kriminalitas  merupakan  angka yang  menunjukkan  resiko  penduduk  menjadi  korban tindak kriminalitas per 100.000 penduduk [2].  Tinggi- nya  tingkat  kriminalitas  di  suatu  wilayah  sering  kali dihubungkan  dengan  faktor-faktor  ekonomi,  sosial  dan
demografi  dimasyarakat [3].  Setiap  wilayah  dengan wilayah  lain  mempunyai  keterkaitan  satu  sama  lain, baik  keterkaitan  karena  kedekatan  jarak  antar  wilayah maupun  karena  kesamaan  karakteristik,  budaya  dan bahasa yang dimiliki. Begitu juga dengan wilayah Jawa Timur  yang    terdiri  dari  38  Kabupaten/Kota. Analisis statistik  yang  mampu  memodelkan  permasalahan  ini adalah analisis regresi spasial. Regresi  spasial  merupa- kan  hasil  pengembangan  dari  metode  linier  klasik. Pengembangan itu berdasarkan adanya pengaruh tempat atau spasial data yang dianalisis [4].
Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh deskripsi tingkat  kriminalitas  dan faktor-faktor yang  mempenga- ruhinya di Jawa Timur dari sudut pandang kewilayahan serta memperoleh  model  yang  menjelaskan  hubungan antara  tingkat  kriminalitas  dan  faktor-faktor  yang mempengaruhinya  di  Jawa  Timur  dengan  pendekatan analisis regresi spasial pada tahun  2012.  Manfaat  yang ingin  dicapai  dari  penelitian  ini  adalah  memberikan informasi  kepada  Pemerintah  dan  Kepolisian  Daerah Jawa  Timur  dalam  mengambil  kebijakan-kebijakan untuk  meminimalisasi  jumlah  kasus  kriminalitas  di Jawa Timur dengan mengetahui pola penyebaran kasus kriminalitas tersebut.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Regresi Spasial
Regresi  spasial  merupakan  salah  satu  metode statistika  yang  digunakan  untuk  mengetahui  hubungan antara  variabel  respon  dan  prediktor  dengan mempertimbangkan  keterkaitan  lokasi  atau  spasial. Secara  umum  regresi  spasial  dinyatakan  dengan persamaan berikut:
y = ρ y + Xβ + u (1) dengan u = λ u + ɛ (2)
ɛ~ N (0 , σ I ) dimana y =  vektor variabel dependen berukuran × 1 ρ =  koefisien spasial lag dari variabel independen X = matriks variabel independen berukuran × ( + 1) β = vektor parameter koefisien spasial lag pada error λ = koefisien spasial autoregressive yang bernilai | | 1 u = vektor error pada persamaan (1) berukuran × 1
K
ɛ = vektor error pada persamaan (2) berukuran × 1 yang berdistribusi normal dengan mean nol dan varians I
, = matriks pembobot berukuran × n = banyaknya amatan atau lokasi ( = 1, 2, … , ) k = banyak variabel independen ( = 1, 2, … , ) Vektor error pada  regresi  spasial  persamaan  (2) diasumsikan  memiliki  efek  lokasi  random  dan berautokorelasi secara  parsial. dan merupakan matriks  pembobot  yang  menunjukkan  hubungan contiguity atau  fungsi  jarak  antar  lokasi  dan diagonalnya bernilai nol. Bentuk matriks persamaan (2) dan (4) ditunjukkan sebagai berikut.
u = [ … ] T ɛ = [ɛ ɛ … ɛ ] T y = [ … ] T , = … … ⋮ ⋮ ⋮ … X= ⎣ ⎢ ⎢ ⎡ 1 … 1 … ⋮ ⋮ ⋮ 1 … ⎦ ⎥ ⎥ ⎤ = 1 0 … 0 0 1 … 0 ⋮ ⋮ ⋱ ⋮
0 0 … 1

## B. Uji Efek Spasial
Tes Morans’I digunakan  untuk  mengetahui  adanya depedensi spasial pada model regresi [4]. Hipotesisnya adalah sebagai berikut:
H 0 :  = 0 (tidak ada dependensi spasial) H 1 : ≠ 0 (terdapat dependensi spasial)
Statistik uji :
= ( ) (3 ) dengan : I = (4) dimana :
: Residual regresi Ordinary Least Square (OLS) W : Matriks penimbang spasial
Tolak H 0 jika nilai Z α/2 Z α/2 adalah  titik  kritis  dari  distribusi  normal  standar N(0,1)
Lagrange  Multiplier Test  (LM  test)  diperoleh  berda- sarkan  asumsi  model  dibawah  H 0 [4]. Ada  3  hipotesis yang diajukan, yaitu:
(i) H 0 : ρ =  0  lawannya  H 1 : ρ ≠ 0  (Untuk  model Spatial Autoregressive Model ) (ii) H 0 : λ =  0  lawannya  H 1 : λ ≠ 0  (Untuk  model Spatial Error Model ) (iii) H 0 : ρ, λ = 0 lawannya H 1 : ρ , ≠ 0 (Untuk model SARMA.
Statistik Uji : LM  = − 2 + ( ) ( + ) ~
( )
(5)
Stat
Tolak H 0 jika nilai LM ( ) Uji Robust Lagrange Multiplier (RLM) Ide penggunaan statistik  RLM  didasarkan  pada  pengujian  statistik  LM yang signifikan pada ke dua statistik uji sehingga belum dapat disimpulkan model regresi mana yang digunakan. Oleh karena itu, diperlukan suatu statistik uji yang lebih tepat  untuk  mengidentifikasi  model  regresi  mana  yang digunakan. Bera  dan  Yoon  menyarankan  penggunaan modifikasi  uji  LM,  dimana  saat  melakukan  pengujian terhadap = 0 dan ≠ 0 ,  demikian  pula  sebaliknya [5]. Hasil modifikasi LM adalah sebagai berikut:
Apabila matriks penimbang spasial = = , maka ∗ akan menjadi:
∗ = , , = , , (6)
∗ ini disebut sebagai uji RLM Lag. Sedangkan untuk pengujian  hipotesis  dimana = 0 dan ≠ 0,  maka modifikasinya menjadi:
∗ = , , ( ) = , , ( ) (7)
Kedua  statistik  uji  RLM  tersebut  mengikuti  distribusi
( ) .
C. Matriks Pembobot Spasial
Matriks pembobot spasial ( W ) diketahui berdasarkan  jarak  atau  persinggungan  ( contiguity ) antara  satu  region  ke  region  yang  lain.  Terdapat beberapa  macam  persinggungan  ( contiguity )  yaitu sebagai berikut [6].
1. Liniear Contiguity (Persinggungan Tepi)
2. Rook Contiguity (Persinggungan Sisi)
3. Bhisop Contiguity (Persinggungan Sudut)
4. Double Linier Contiguity (Persinggungan Dua Tepi)
5. Double Rook Contiguity (Persinggungan Dua sisi)
6. Queen Contiguity (Persinggungan Sisi Sudut)
7. Customize

## D. Kriminalitas
Kriminalitas/tindak  kejahatan  atau  pelanggaran merupakan  perbuatan  seseorang  yang  dapat  diancam hukuman berdasarkan KUHP atau Undang-undang serta peraturan lainnya yang berlaku di Indonesia [1].
Federal Bureau of Investigation menjelaskan bahwa faktor-faktor  yang  mempengaruhi  tingkat  krimi-nalitas di suatu wilayah [8] adalah:
1. Kepadatan penduduk dan tingkat urbanisasi.
2. Variasi komposisi penduduk khususnya konsentrasi pemuda.
3. Stabilitas  populasi  sehubungan  dengan  mobilitas penduduk.
4. Model transportasi dan sistem jalan raya.
5. Kondisi  ekonomi  termasuk  pendapatan  rata-rata, tingkat  kemiskinan  dan  ketersediaan  lapangan kerja.
6. Faktor  budaya  dan  karakteristik  pendidikan, rekreasi dan agama.
7. Kondisi  keluarga  sehubungan  dengan  perceraian dan kekompakan keluarga.
8. Iklim atau kondisi geografis.
9. Kekuatan efektif dari lembaga penegak hukum. 10. Penegakan administrasi dan investigasi penegakan hukum.
11. Kebijakan  komponen  lain  dari  sistem  peradilan pidana.
Jenis-jenis Kriminalitas Kriminalitas atau tindak pidana dibedakan menjadi tiga jenis yaitu:
a. Tindak  kriminalitas  terhadap  fisik  manusia  yang meliputi pembunuhan,  pemerkosaan,  penganiayaan ringan, penganiayaan berat, penculikan dan KDRT. b. Tindak  kriminalitas  terhadap  hak  milik  yang meliputi  kebakaran,  pencurian  dengan  pemberatan, peencurian  dengan  kekerasan,  pencurian  kendaraan bermotor,  pencurian  kawat telpon,  pencurian  kayu jati dan pencurian kendaraan bermotor.
c. Tindak kriminalitas jenis lainnya meliputi narkotika, uang palsu dan lainnya [2].

## III. METODOLOGI PENELITIAN
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah data  sekunder.  Data  tersebut  diperoleh  dari  hasil beberapa  publikasi  yang  dilakukan  oleh  BPS  Jawa Timur.  Unit  penelitian  yang  diteliti  adalah  38 Kabupaten/Kota  di  Jawa  Timur. Variabel  dan  skala pengukurannya dapat dilihat pada tabel 1 berikut.
Tabel 1. Variabel dan Skala pengukuran Variabel Uraian Skala Y Y Tingkat Kriminalitas Tingkat Kriminalitas Rasio Rasio X 1 Kepadatan Penduduk Rasio X 2 PDRB perkapita Rasio X 3 Tingkat Pengangguran Terbuka Rasio X 4 Angka Putus Sekolah SD/MI Rasio X 5 Angka Putus Sekolah SMP/MTs Rasio X 6 Persentase Penduduk  dengan Status Perkawinan Cerai Hidup Rasio X 7 Persentase Penduduk Miskin Rasio X 8 Indeks Gini Rasio
Langkah-langkah  analisis  yang  dilakukan  untuk mencapai  tujuan  pada  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut:
1. Mendeskripsikan  tingkat  kriminalitas dan  variabel- variabel  prediktor  di  Jawa  Timur  dengan  meme- takan  lokasinya.  Informasi yang ingin digali adalah pola sebaran wilayah, nilai  variabel  dan  daerahnya. Langkah  yang  dilakukan adalah membagi nilai dari semua  variabel  menjadi  5  kategori  berdasarkan range  nilainya,  hal  ini  bertujuan  agar  lebih  mudah dipahami  dan  di  interprestasikan.  Lima  kategori tersebut  meliputi,  sangat  tinggi,  tinggi,  sedang, rendah dan sangat rendah.
2. Mengidentifikasi  pola  hubungan  antara  variabel prediktor (tingkat  kriminalitas)  dan  faktor-faktor yang mempengaruhinya (variabel respon).
3. Menetapkan Matriks Pembobot Spasial ( W ).
4. Memeriksa  apakah  ada  efek  spasial  dengan  uji Moran’s I , Lagrange Multiplier (LM) dan uji Robust Lagrange Multiplier (RLM).
5. Melakukan pemodelan analisis regresi spasial.
6. Melakukan pengujian asumsi terhadap residual yang bersifat IIDN (Identik, Independen dan Berdistribusi normal).

## IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN

## A. Deskripsi  Tingkat  Kriminalitas  dan  Faktor-faktor yang Mempengaruhinya dari Sudut Kewilayahan
Tingkat kriminalitas di Jawa Timur pada tahun 2012 mencapai  60  korban  per  100.000  penduduk.  Hal  ini menunjukkan bahwa dalam setiap 100.000 penduduk di Jawa  Timur  terdapat  60  penduduk  yang  beresiko menjadi  korban  kejahatan.  Tingkat  kriminalitas tertinggi  terdapat  di  Kota  Malang  (420  korban  per 100.000  penduduk)  dan  yang  terendah  di  Kabupaten Bojonegoro (12 korban per 100.000 penduduk). Daerah yang    terpadat  di  Jawa  Timur  adalah  Kota  Surabaya (8459 jiwa/Km 2 ) dan yang terendah, Kabupaten Pacitan (308  jiwa/Km 2 ). Sedangkan  untuk  PDRB  perkapita terendah adalah Kabupaten Pacitan (8,32 juta pertahun) dan yang  tertinggi  adalah  Kota  Kediri (290,79  juta pertahun).
Kabupaten/Kota  yang  memiliki  tingkat  pengang- guran tertinggi di Jawa Timur adalah Kota Kediri (7,85 persen)  dan  yang  terendah adalah  Kabupaten  Pacitan (1,16 persen). Kabupaten/Kota  yang  memiliki  persen- tase  angka  putus  sekolah SD/MI yang  paling  tinggi adalah  Kabupaten  Sampang  (0,46  persen)  dan  yang paling rendah adalah Kabupaten Madiun (0,03 persen). Sedangkan  Kabupaten/Kota  yang  memiliki  persentase angka  putus  sekolah  SMP/MTs  yang  paling  tinggi adalah  Kabupaten  Sampang  (0,79  persen)  dan  yang paling  rendah  adalah  Kabupaten  Lamongan  (0,11 persen).
Persentase penduduk  dengan  status  perkawinan cerai hidup yang tertinggi adalah Kabupaten Lumajang (3,01  persen)  dan  yang  terendah  adalah  Kabupaten Gresik  (0,87  persen). Persentase  penduduk  miskin terendah di Kota Batu (4,45 persen) dan yang tertinggi di  Kabupaten  Sampang  (27,87  persen). Sedangkan Kabupaten/Kota  yang  memiliki  persentase  tertinggi adalah  Kota  Malang  (0,49)  dan  yang  terendah  adalah Kabupaten Gresik (0,27).

## B. Identifikasi  Pola  Hubungan  antara  Variabel Prediktor dan Variabel Respon
Terdapat  empat  variabel  prediktor  yang berkorelasi negatif  dengan  variabel  respon  yaitu  variabel  angka putus  sekolah  SD/MI  (X 4 ),  angka  putus  sekolah SMP/MTs  (X 5 ),  persentase  penduduk  dengan  status perkawinan  cerai  hidup  (X 6 )  dan  persentase  penduduk miskin  (X 7 ).  Hal  ini  berarti  bahwa  setiap  terjadi peningkatan  pada  variabel  X 4 ,  X 5 ,  X 6 dan  X 7 akan mengakibatkan  penurunan    pada    tingkat  kriminalitas (Y)  di  Jawa  Timur.  Sebaliknya,  variabel  kepadatan penduduk  (X 1 ),  PDRB  perkapita  (X 2 ),  tingkat pengangguran  terbuka  (X 3 )  dan  indeks  gini  (X 8 )
berkorelasi  positif  artinya  setiap  terjadi  peningkatan pada variabel-variabel tersebut dapat pula menyebabkan meningkatnya tingkat kriminalitas (Y) di Jawa Timur.

## C. Matriks Pembobot Spasial (W)
Dalam  penelitian  ini,  diuji  dua  matriks  pembobot yaitu queen  contiguity dan customize .  Matriks pembobot queen  contiguity mempertimbangkan  per- singgungan  baik  dari  sisi  maupun  sudut  wilayah. Kabupaten/Kota  yang  bersisian  atau  titik  sudutnya bertemu  akan  diberikan  bobot  1  ( =1)  sedangkan Kabupaten/Kota  yang lainnya  diberi  bobot  0  ( =0). Semua  Kabupaten/Kota  di  Jawa  Timur  menggunakan pembobot queen contiguity kecuali  Kota  Surabaya  dan Bangkalan.  Secara  visual seperti  pada  gambar  1,  pada kedua  wilayah  tersebut  tidak  terdapat  persinggungan, tetapi keduanya dihu-bungkan oleh jembatan Suramadu,  sehingga  dapat  diberi  bobot  1.  Sedangkan pembobot  matriks customize dalam  penelitian  ini, mempertimbangkan bahwa tingkat kriminalitas di suatu daerah  dengan  daerah  yang  lain  saling  berkaitan  dan memiliki  karakteristik  yang  hampir  sama,  walaupun tidak  bersinggungan  secara  langsung.  Pembobotan dilakukan berdasarkan hasil cluster BPS yang membagi wilah  Jawa  Timur  menjadi  3  kelompok  berdasarkan perspektif tindak kejahatan pada Tahun 2012 [2].

## Gambar 1. Peta Provinsi Jawa Timur

## C. Identifikasi Awal  (Diagnosis) Adanya Efek Spasial
Diagnosis  ini  dilakukan  untuk  mengidentifikasi adanya  efek  spasial,  yaitu  dependensi  spasial. Hasil diagnosis  dependensi  spasial  dengan  pembobot queen contiguity dapat dilihat pada tabel 2 berikut:
Tabel 2 . Hasil diagnosis Dependensi Spasial dengan pembobot queen contiguity Uji Dependensi Spasial Nilai P-value Keputusan Moran’s I 1,4920 0,1356 Tolak H 0 Lagrange Multiplier (lag) 0,0002 0,9681 Gagal  Tolak H 0 Robust LM (lag) 2,7121 0,0996 Tolak H 0 Lagrange Multiplier ( error ) 0,7541 0,3852 Gagal Tolak H 0 Robust LM ( error ) 3,4645 0,0627 Tolak H 0
Tabel  2 di atas  menunjukkan  bahwa  dengan  meng- gunakan  pembobot queen  contiguity diperoleh  nilai p- value Moran’s  I  signifikan  pada  α=15%  yang  berarti bahwa  terdapat  dependensi  spasial.  Sedangkan dari hasil  uji  LM,  tidak  satupun  nilai p-value baik  LM  lag maupun LM error yang signifikan. Hasil  yang berbeda
ditunjukkan  oleh  nilai  RLM-nya,  nilai  RLM  lag  dan RLM error signifikan. Hal ini dapat disebabkan karena prosedur  robust  yang  resisten  terhadap  data outlier . Pada  tahun  2012,  tingkat  kriminalitas  di  Kota  Malang mencapai  420  korban  per  100.000  penduduk.  Data tersebut menyimpang terlalu jauh dari data lainnya atau outlier. Adanya  data outlier dapat  menyebabkan  hasil analisis  menjadi  bias  atau  tidak  mencerminkan  feno- mena  yang  sebenarnya,  sehingga  perlu  dilakukan  uji dependensi  spasial  tanpa  menyertakan  data outlier tersebut.  Adapun  hasil  uji  dependensi  spasial  dengan menggunakan  37 unit  penelitian  atau  tanpa  menyerta- kan Kota Malang adalah sebagai berikut:
Tabel 3. Hasil diagnosis Dependensi Spasial menggunakan pembobot queen contiguity dengan  37 Kabupaten/Kota Uji Dependensi Spasial Nilai P-value Keputusan Lagrange Multiplier (lag) 1,2246 0,2685 Gagal Tolak H 0 Lagrange Multiplier ( error ) 3,9807 0,0460 Tolak H 0
Berdasarkan  tabel  3 di  atas,  diperoleh  hasil  diag- nosis spasial  menggunakan  pembobot queen contiguity dengan  37  Kabupaten/Kota  di  Jawa  Timur,  dan  dipe- roleh  nilai  LM error yang  sangat  signifikan.  Dengan demikian  dapat  disimpulkan  bahwa  ada  dependensi spasial  error  jika Kota  Malang  tidak  diikutsertakan dalam analisis, dan metode yang dapat digunakan untuk mengestimasi  model  spasial  untuk  37  Kabupaten/Kota ini adalah Spatial Error Model (SEM).
Selain  uji  dependensi  dengan  pembobot queen contiguity ,  dilakukan  pula  uji  dependensi  dengan pembobot customize dengan  menggunakan  38  unit penelitian  atau  menyertakan  semua  Kabupaten/Kota  di Jawa  Timur.  Hasil  diagnosis  dependensi  spasial dapat dilihat pada tabel 3 berikut:
Tabel 4. Hasil diagnosis Dependensi Spasial Uji Dependensi Spasial Nilai P-value Keputusan Moran’s I ( error ) 5,3319 0,000 Tolak H 0 Lagrange Multiplier (lag) 20,6206 0,000 Tolak H 0 Robust LM (lag) 10,1600 0,001 Tolak H 0 Lagrange Multiplier ( error ) 11,7129 0,000 Tolak H 0 Robust LM ( error ) 1,2524 0,263 Gagal Tolak H 0
Pada table  4 di  atas diketahui  nilai Moran’s  I  yang signifikan  yang  berarti  bahwa  terdapat  dependensi spasial. Sedangkan berdasarkan hasil uji Lagrange Mul- tiplier (LM) diperoleh semua nilai LM yang signifikan, baik  LM  lag maupun  LM error sehingga  diagnosis dilanjutkan dengan Robust Lagrange Multiplier (RLM). Parameter  yang  signifikan  dengan  menggunakan  uji RLM  adalah  parameter  lag.  Hal  ini  mengindikasikan bahwa  terdapat  dependensi  pada  lag.  Oleh  karena  itu, model  yang  digunakan  untuk  estimasi  parameter dengan pembobot customize adalah SAR.

## D. Model  Regresi Spasial
Ada  dua  model  yang  diperoleh  untuk memodelkan  memodelkan  faktor-faktor  yang  mem- pengaruhi  tingkat  kriminalitas  yaitu  model SEM  untuk 37 Kabupaten/Kota dan SAR untuk 38 Kabupaten/Kota. Adapun  model  dari regresi  SEM  ini  adalah  sebagai berikut:
= 121,606 + 0,0163 + 0,1534 − 1,6782 X 3i +
89,2992 X 4i +  47,2508 X 5i − 14,3505 X 6i – 4,3666 X 7i – 50,4815 X 8i + , dengan = 0,44977 ∑ , + ɛ
Berdasarkan model SEM untuk  37 Kabupaten/Kota di  Jawa  Timur  tersebut,  diperoleh  2  variabel  yang berpengaruh signifikan  terhadap  tingkat  kriminalitas yaitu variabel kepadatan penduduk (X 1 ) dan persentase penduduk miskin (X 7 ). Hal ini mengindikasikan bahwa, apabila  faktor  lain  dianggap  konstan,  maka  ketika kepadatan penduduk  di suatu  Kabupaten/Kota mening- kat sebesar 100 jiwa/km 2 , dapat meningkatkan  tingkat kriminalitas  atau  resiko  penduduk  menjadi  korban kriminalitas  sebesar  2  korban  per  1000  penduduk. Sedangkan ketika persentase penduduk miskin di suatu Kabupaten/Kota  meningkat  sebesar  1  persen  dapat menenurunkan tingkat kriminalitas sebesar 2 korban per 100.000  penduduk.  Selain  dua  variabel  tersebut, error spasial antar Kabupaten/Kota saling berkorelasi sebesar 0,44977.  Artinya,  besarnya  interaksi  spasial  antar  37 Kabupaten/Kota  di  Jawa  Timur  yang  memiliki persinggungan  baik  titik  maupun  area  adalah  sebesar 0,44977 .
Berbeda  halnya  apabila  dilakukan  estimasi parameter  dengan  38  Kabupaten/Kota  di  Jawa  Timur menggunakan  pembobot customize .  Berdasarkan  hasil idependensi  spasial,  nilai  LM  lag-nya  yang  signifikan, sehingga  metode yang  digunakan  untuk  memodelkan tingkat  kriminalitas  di  Jawa  Timur    adalah  metode SAR. Berikut merupakan model SAR yang diperoleh:
ŷ = -111,7312 + 0,5484 ∑ ,
+ 0,0170 − 0,3388 + 6,1297 X 3i +  121,788 X 4i + 61,7344 X 5i − 3,5188 X 6i − 2,3682 X 7i + 283,2764 X 8i
Pada model SAR tersebut, nilai koefisien lag spasial ( ρ ) signifikan artinya terdapat dependensi pada lag antar wilayah.  Nilai ρ yang  diperoleh  adalah  sebesar  0,5484 yang  berarti  bahwa  besarnya  interaksi  spasial  antar Kabupaten/Kota dengan Kabupaten/Kota lainya di Jawa Timur  yang  memiliki  kemiripan  karakteristik  adalah sebesar 0,5484. Dengan tingkat signifikansi 15% ada 3 variabel yang signifikan terhadap tingkat kriminalitas di Jawa Timur. Variabel-variabel  tersebut  adalah  kepa- datan penduduk (X 1 ), PDRB perkapita (X 2 ) dan indeks gini (X 8 ).
Secara  umum,  model  SAR  tersebut  menunjuk-kan bahwa apabila faktor lain dianggap konstan maka ketika kepadatan  penduduk  di  suatu  Kabupaten/Kota  (X 1 ) bertambah  100  jiwa/km2  dapat  meningkatkan  resiko
penduduk menjadi korban tindak kriminalitas sebesar 2 korban per 100.000 penduduk. Apabila PDRB perkapita (X 2 )  di  suatu  Kabupaten/Kota  bertambah  Rp.100  juta akan  mengurangi  resiko  penduduk  menjadi  korban tindak  kriminalitas  sebesar  34  korban  per  100.000 penduduk. Sedangkan  apabila  terjadi  peningkatan indeks gini (X 8 ) atau ketimpangan pendapatan di suatu Kabupaten/Kota  sebesar  0,1  maka dapat meningkatkan resiko  penduduk  menjadi  korban  tindak  kriminalitas sebesar 28 korban per 100.000 penduduk
Model  regresi  spasial  yang  telah  diperoleh, perlu diuji  asumsi  residualnya.  Pengujian  asumsi  indentik menggunakan  uji  Park.  Dari  hasil  uji  Park diketahui bahwa baik model SEM maupun SAR memiliki nilai p- value lebih  besar  dari  nilai  α atau  gagal  tolak H 0 . Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  residual  memiliki varians  yang  sama  (homoskedastisitas). Uji  asumsi independen dilakukan untuk menguji ada atau tidaknya otokorelasi  pada  residual  menggunakan uji  Durbin Watson (D-W). Diperoleh nilai D-W pada model SEM dan SAR yang berada sekitar nilai 2. Jika nilai  berada disekitar  2  dapat  di  asumsikan  bahwa  tidak  ada otokorelasi pada lag 1, baik yang positif maupun nega- tif [9].  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  residual pada model regresi spasial saling independen atau tidak saling  berkorelasi. Sedangkan  Uji  asumsi  kenormalan residual  menggunakan uji  Kolmogorov-Smirnov.  Nilai p-value KS  signifikan  pada  kedua  model,  artinya residual  berdistribusi  normal. Oleh  karena  itu, dapat disimpulkan  bahwa  model SEM  dan SAR  tersebut memenuhi asumsi residual IIDN (1,0).

## V. KESIMPULAN
Berikut  kesimpulan  dari  hasil  analisis  dan  pemba- hasan,  didapat-kan  beberapa  kesimpulan. Berdasarkan hasil  deskripsi diketahui  bahwa  tingkat  kriminalitas pada kategori  tinggi  dan  sangat tinggi didominasi  oleh kota-kota besar. Sedangkan untuk kategori sedang, ada di kawasan tapal kuda. Kabupaten/Kota di Jawa Timur yang  memiliki  tingkat  kriminalitas  atau  resiko penduduk menjadi korban tindak kriminalitas tertinggi, terjadi di Kota Malang  dan yang terendah di Kabupaten Bojonegoro.
Model  regresi  spasial    dalam  penelitian  ini, menggunakan  dua  matriks  pembobot  yaitu queen contiguity dan customize. Untuk pembobot queen contiguity metode yang digunakan adalah metode SEM . Terdapat  2  variabel  yang  berpengaruh  signifikan terhadap  tingkat  kriminalitas,  yaitu  variabel  kepadatan penduduk  yang  berpengaruh  positif  dan  persentase penduduk miskin yang berpengaruh negatif. Sedangkan untuk  pembobot customize metode  yang  digunakan adalah  metode SAR. Ada 3 variabel  yang  berpengaruh signifikan  terhadap  tingkat  kriminalitas  di  Jawa  Timur yaitu  kepadatan  penduduk    dan Indeks  gini  yang  ber- pengaruh positif  serta PDRB  perkapita  yang  berpenga- ruh  negatif.  Model  SAR ini  tidak  memenuhi hukum Tobler  I,  karena  pengelompokkan  Kabupaten/Kota yang  dilakukan  tidak  mempertimbangkan  ketersing- gungan  wilayah.  Secara  geografis,  wilayah  Kabu-
paten/Kota  yang  berada  dalam  satu  kelompok  cende- rung memiliki pola yang menyebar.
Saran  yang  diperoleh  dari  penelitian  ini  adalah adanya  multikolinieritas  dari  variabel  prediktor  perlu dilakukan  tindakan  lebih lanjut tanpa harus membuang variabelnya.  Metode-metode  yang  direkomendasikan yaitu  dengan  menggunakan  metode  regresi  spasial simultan dan regresi spasial panel.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] BPS.  (2014). Statistik Kriminalitas 2013 .  Jakarta: Badan Pusat Statistik Indonesia.
[2] BPS.  (2013). Pengelompokkan Kabupaten/Kota dalam perspektif Tindak  Kejahatan  Tahun  2012 .    Jawa  Timur:  Badan  Pusat Statistik Provinsi Jawa Timur.
[3]  BPS.  (2011). Laporan  Studi  Perempuan  Pelaku  Tindak Kriminalitas  2008 .  http://www.bps.go.id/hasil_publikasi/flip_ 2011/4401004/files/search/searchtext.xml diakses  pada  tanggal 25 September 2014.
[4] Anselin,  L.  (1988). Spatial Econometrics: Methods  and  Models . Dordrecht: Kluwer Academic Publishers.
[5] Bera, A. dan Yoon, M. (1993). Specification Testing with Locally Misspecified Alternatives. Econometric Theory 9 , 694-658.
[6]  LeSage,  J.P.  (1999). The  Theory  and  Practice  of  Spatial Econometrics .  http://www.econ.utoledo.edu    download  pada tanggal 21 September 2014.
[7]  Arbia, G.  (1996). Spatial Econometrics: Statistical Foundations and Applications to Regional Convergence . Berlin: Springer.
[8]  Federal  Bureau  of  Investigation.  (2009). Hate  Crime  Statistics . http://www2.fbi.gov/ucr /cius2009/about/variables_affecting_ crime.html diakses pada tanggal 25 September 2014.
[9]  Gujarati,  D.  2004. Basic  econometrics,  4th  ed .  Singapore:  The McGraw-Hill Companies.